La Especialidad en Data Science for Experimental Research está diseñada para formar profesionales capaces de aplicar herramientas avanzadas de análisis de datos en contextos experimentales, combinando rigurosidad científica con tecnologías emergentes. Este programa ofrece una formación integral en estadística, programación, diseño experimental y análisis predictivo, permitiendo a los estudiantes extraer conocimiento significativo a partir de datos complejos y tomar decisiones fundamentadas en evidencia. Ideal para investigadores, científicos y profesionales del ámbito académico, tecnológico o industrial, esta especialidad fortalece las competencias necesarias para enfrentar los desafíos actuales de la ciencia basada en datos.

Colegio Universitario Científico de Datos “COCID” dispone de Clave de Centro de Trabajo 17PSU0206E ante la Secretaría de Educación del Estado de Morelos. Y dispone de Clave de Institución ante la Dirección General de Profesiones 170283.

La Especialidad en Data Science for Experimental Research tiene RVOE 2025P03164 y Clave de Carrera ante DGP de la SEP actualmente en trámite. Aprobado en julio de 2025.

Al concluir tus estudios obtienes tu TÍTULO ELECTRÓNICO Y CÉDULA PROFESIONAL FEDERAL.

Lo que garantiza:

1. El ejercicio profesional legal en todo el territorio nacional.
2. La continuidad académica en programas de posgrado en cualquier institución del país.
3. la participación en concursos y convocatorias públicas que requieren cédula profesional válida.
4. El respaldo institucional ante organismos públicos y privados, tanto nacionales como internacionales.
5. Posibilidad de la apostilla del título para su uso legal y reconocimiento en el ámbito internacional.

Las profesiones en investigación, ciencia de datos, análisis de datos y/o big data es una de las profesiones con mayor empleabilidad del mercado.

Se estima que el porcentaje de empleabilidad para profesionales de estos ámbitos en México supera el 70% en algunas áreas específicas y sectores como tecnología, finanzas, salud y comercio electrónico.

Esta alta demanda de profesionales se debe a la creciente necesidad de empresas e instituciones de aprovechar y analizar grandes volúmenes de datos para mejorar la toma de decisiones y la eficiencia operativa. La demanda de habilidades en análisis de datos, machine learning y visualización de datos continúa siendo robusta, lo que ofrece oportunidades significativas para los profesionales que buscan desarrollarse en este campo en México e internacional.

Salidas profesionales:

• Investigador de datos en instituciones académicas o científicas.

• Analista de datos en laboratorios.

• Científico de datos en centros de investigación y desarrollo (I+D).

• Especialista en diseño y análisis de experimentos industriales.

• Consultor en análisis estadístico para proyectos experimentales.

• Coordinador de proyectos de ciencia de datos aplicada.

• Analista de datos en empresas de tecnología o innovación.

• Asesor metodológico en estudios experimentales multidisciplinarios.

• Desarrollador de modelos predictivos en entornos experimentales.

• Profesional de ciencia de datos en organismos públicos o ONGs científicas.

Todo aquel licenciado de las áreas científico o humanístico prácticos y áreas científico o humanísticos básicos.*

*Áreas científico o humanístico prácticos: relacionados con las ciencias , ingenierías, ambiental, química, biotecnología, bioquímica, eléctricas o electrónicas, de control o instrumentación de procesos, ecología, actuaría, sociología, economía, psicología, medicina, nutrición, telecomunicaciones, telemática, entre otros.

Áreas científico o humanístico básicos: ciencias biomédicas, biología, bioquímica, física, matemáticas, docencia, entre otras.

*Nota: se requieren conocimientos de programación básicos en R y Python.

En caso de no tener conocimientos de R y/o Python se realiza un curso de inducción del 4-8 de agosto de 2025.

Formar profesionales capaces de aplicar técnicas avanzadas de análisis de datos en contextos experimentales, implicando desde la recolección y procesamiento de datos hasta la interpretación y comunicación de resultados, con el fin de optimizar procesos y tomar decisiones informadas en diversos campos científicos.

1. Tener un alto grado de responsabilidad y dedicación para el estudio, reflexión y profundización en el conocimiento, para desarrollarse profesionalmente;
2. Compromiso académico para la generación y entendimiento de los nuevos conocimientos en investigación y análisis de datos; con el propósito permanente de lograr desarrollar estudios de vanguardia;
3. Dedicación de tiempo necesario para el trabajo independiente que le permita la revisión, estudio y análisis de diversas fuentes de investigación;
4. Vocación para llevar a cabo estudios con una debida profundización y especialización en ciencias e investigación y análisis de datos;
5. Alto compromiso para desempeñarse con calidad en el proceso de la enseñanza-aprendizaje;
6. Emplear recursos tecnológicos para la búsqueda de información y el proceso de enseñanza-aprendizaje;
7. Habilidades sociales que le permitan colaborar con otros en la realización de objetivos y metas comunes;
8. Demostrar una ética de trabajo académico basada en la honestidad, responsabilidad, disciplina y persistencia en el logro de objetivos académicos; y
9. Demostrar adaptación al cambio y tolerancia a la incertidumbre y frustración asociada con la realización de proyectos académicos.

1. Realizar investigación en base a proyectos
2. Analizar el alcance de proyectos de investigación.
3. Ejecutar procedimientos estadísticos.
4. Conocer los lenguajes más potentes de programación y las herramientas estadísticas pertinentes.
5. Interpretar los resultados de forma correcta.
6. Tomar decisiones eficaces en función de la interpretación de los resultados.
7. Realizar investigaciones y saber publicar en revistas de impacto.
8. Conocer protocolos de investigación.
9. Identificar problemas estadísticos.
10. Respetar derechos y emociones de personas y animales.
11. Realizar informes de resultados de forma correcta para la toma de decisiones.
12. Reconocer e interpretar los resultados de forma eficiente.
13. Emplear correctamente los programas de lenguaje estadístico y de bases de datos.
14. Evaluar situaciones de investigación y la toma de decisiones.
15. Estimar riesgos éticos y legales en investigación.
16. Estimular la capacidad de desarrollar innovaciones en investigación.
17. Desarrollar una educación investigadora continua.
18. Ser autosuficiente en la investigación y trabajo con nuevas técnicas actuales estadísticas.
19. Desarrollar los conocimientos, habilidades y actitudes y valores necesarias para analizar y resolver problemáticas en investigación, estadística y ciencia
20. Desarrollar las competencias generales instrumentales, interpersonales y sistémicas de investigación, análisis, síntesis, interpretación de datos y trabajo colaborativo.
21. Desarrollar las competencias específicas para profundizar el conocimiento de la investigación y estadística y sus diferentes mecanismos de acción, su comportamiento, sus lenguajes de programación, el análisis de datos y la interpretación eficaz de resultados.